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数据挖掘分析期末计算题
1、某电商平台，为了提高用户购买转化率，需要分析用户购买行为，以下为其数据集：
| 用户ID | 商品ID | 购买时间 | 商品类别 | 商品价格 |
| 1 | 1001 | 2021-01-01 | 1 | 50 |
| 2 | 1002 | 2021-01-02 | 2 | 80 |
| 3 | 1003 | 2021-01-03 | 1 | 30 |
| 4 | 1004 | 2021-01-04 | 3 | 60 |
| 5 | 1005 | 2021-01-05 | 2 | 100 |
| 6 | 1006 | 2021-01-06 | 1 | 70 |
| 7 | 1007 | 2021-01-07 | 3 | 90 |
| 8 | 1008 | 2021-01-08 | 2 | 50 |
| 9 | 1009 | 2021-01-09 | 1 | 40 |
| 10 | 1010 | 2021-01-10 | 3 | 80 |
（1）计算用户购买商品的类别分布；
（2）计算用户购买商品的金额分布；
（3）分析用户购买行为与购买时间的关联性。
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2、某在线教育平台，为了提高用户活跃度，需要分析用户学习行为，以下为其数据集：
| 用户ID | 课程ID | 学习时间 | 课程类别 | 课程难度 |
| 1 | 2001 | 2021-01-01 | 1 | 1 |
| 2 | 2002 | 2021-01-02 | 2 | 2 |
| 3 | 2003 | 2021-01-03 | 1 | 3 |
| 4 | 2004 | 2021-01-04 | 2 | 1 |
| 5 | 2005 | 2021-01-05 | 1 | 2 |
| 6 | 2006 | 2021-01-06 | 2 | 3 |
| 7 | 2007 | 2021-01-07 | 1 | 1 |
| 8 | 2008 | 2021-01-08 | 2 | 2 |
| 9 | 2009 | 2021-01-09 | 1 | 3 |
| 10 | 2010 | 2021-01-10 | 2 | 1 |
（1）计算用户学习课程的类别分布；
（2）计算用户学习课程的难度分布；
（3）分析用户学习行为与学习时间的关联性。
数据挖掘分析期末计算题答案
1、电商平台数据挖掘分析
（1）用户购买商品的类别分布：
| 类别 | 用户数量 | 比例 |
| 1 | 5 | 50% |
| 2 | 3 | 30% |
| 3 | 2 | 20% |
（2）用户购买商品的金额分布：
| 金额区间 | 用户数量 | 比例 |
| 0-30 | 3 | 30% |
| 30-60 | 3 | 30% |
| 60-90 | 2 | 20% |
| 90-120 | 2 | 20% |
（3）用户购买行为与购买时间的关联性：
通过分析购买时间与购买金额的关系，可以得出以下结论：
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- 在2021-01-01至2021-01-03期间，用户购买金额较高，说明这段时间内促销活动较为丰富；
- 在2021-01-04至2021-01-06期间，用户购买金额较低，说明这段时间内促销活动较少；
- 在2021-01-07至2021-01-10期间，用户购买金额又有所上升，说明这段时间内促销活动再次丰富。
2、在线教育平台数据挖掘分析
（1）用户学习课程的类别分布：
| 类别 | 用户数量 | 比例 |
| 1 | 5 | 50% |
| 2 | 5 | 50% |
（2）用户学习课程的难度分布：
| 难度 | 用户数量 | 比例 |
| 1 | 4 | 40% |
| 2 | 4 | 40% |
| 3 | 2 | 20% |
（3）用户学习行为与学习时间的关联性：
通过分析学习时间与学习难度的关系，可以得出以下结论：
- 在2021-01-01至2021-01-03期间，用户学习难度较高，说明这段时间内用户可能在学习较为复杂的课程；
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- 在2021-01-04至2021-01-06期间，用户学习难度较低，说明这段时间内用户可能在学习较为简单的课程；
- 在2021-01-07至2021-01-10期间，用户学习难度又有所上升，说明这段时间内用户可能在学习较为复杂的课程。
通过对电商平台和在线教育平台的数据挖掘分析，我们可以得出以下结论：
1、电商平台：用户购买行为与购买时间存在一定的关联性，促销活动对用户购买行为有一定影响；
2、在线教育平台：用户学习行为与学习时间存在一定的关联性，用户在学习较为复杂的课程时，学习时间可能较长。
分析结果可以为电商平台和在线教育平台提供一定的决策依据，帮助其提高用户购买转化率和用户活跃度。
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